『壹』 IBM Capital這個公司的智能交易系統到底是什麼

區塊鏈作為一個革命性的技術，信用互聯網和價值互聯網給整個互聯網加上了一個可信的機制，而這個可信的機制令我們在未來可能20年的世界裡面把所有的商業重寫一遍，這是非常偉大的革命，這或許是人類歷史上影響最深遠的一次產業革命。

區塊鏈是全新的生產關系，生產資料還有分配方式，本質上是一個利益的重新分配，從這個角度去看的話，就遠不止是一個技術這么簡單了。區塊鏈本質上能夠把生產者、消費者、投資人各種參與者合為一體，從而，這個價值在流轉的過程中減去了摩擦，價值在流轉中減去摩擦它的流動性會變得非常非常大，新的生產關系會從這個角度促進生產力的進步。

全球涌動的科技浪潮正在推動區塊鏈技術加速發展，更加優越的政策環境正在推動區塊鏈產業的提速落地。突破技術門檻才是發展的最重要創新，IBM Capital 開創人工智慧數字貨幣交易時代。

讓用戶在最復雜的數字貨幣交易中，使用最簡單的獲利方式是IBM Capital 一貫的理念。IBM Capital 作為美國發展最快的公司之一，受全球三大監管中心之一的NFA（美國全國期貨協會）監管，其宗旨是利用世界上最具創新性的金融科技使投資者能夠從全球金融市場中成功獲益，並推動與改善美國的經濟狀況及人均收入。IBM Capital 已成為美國金融服務行業的領先企業，在證券經紀、財富管理、風險投資、私募股權、信託等領域提供獨特的產品，以及提供投資發起貸款，為客戶提供融資服務。

價值最好的載體就是通證，回歸互聯網初心就是去中心化，而區塊鏈技術是互聯網去中心化的關鍵。通過區塊鏈技術為行業帶來的變革是生產關系的變革，通過去中心化的體系實現付出即回報。

區塊鏈帶來的是一種生產關系的變化。區塊鏈和AI結合起來，或互相促進，為社群生態帶來互相促進非常良性的社群經濟和社群生態的一種變化。在區塊鏈領域，IBM Capital 現在正加大投資一系列項目和技術創新，並在努力促進這個領域中的智能化交易及創新交易技術，目前IBM Capital 已擁有三項核心智能交易系統：AI BASIC、AI PRO、AI GENIUS，通過這些方式讓非專業人士交易者均有機會利用IBM Capital的核心技術在全球加密貨幣的無限價值中無需花費較高成本與精力擁有它們。

IBM Capital 始終遵守和管理法律和道德標準的原則和精神，其全球領先的金融科技研發、區塊鏈研發、人工智慧系統、大數據平台、全球頂級金融數據對接中心、貨幣市場交易及專業的資產管理以及ICO社區等核心科技為為客戶和全球投資人提供屈指可數的尖端服務。

未來更重要在數字和虛擬世界中連接成價值。創造更多新的財富，這是區塊鏈重要的方向。IBM Capital 全球首創人工智慧交易系統，IBM Capital是美國NFA成員並受其監管，NFA的主要職能在於為使NFA成員嚴格遵守聯邦法律及CFTC制定的規則，實施嚴格管理。其所經營的財富管理、資產管理、外匯交易、數字貨幣交易、金融咨詢等業務均受NFA的法律法規進行指導與監管。交易涉及全球800餘項數字貨幣以及十幾項主流數字貨幣，所有交易訂單執行於受英國FCA監管的全球最大的LMAX平台，由全球著名流動交易系統Bancor提供區塊鏈交易技術支持。

貨幣的未來是數字貨幣，在加密資產交易的新時代，IBM Capital 深入洞察和探索科技革新在新金融領域的前景與實踐，努力發掘區塊鏈技術背後的數字密碼，見證金融業未來顛覆性的技術變革和行業升級，讓我們共同攜手改變世界，開創美好未來。

『貳』 昔日的人工智慧"老大哥"，ibm watson 為什麼現在會被看作一個笑話

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的圍棋程序「AlphaGo」就要和職業九段李世石對決了。去年10月，這個程序戰勝了中國棋手職業二段樊麾；那是圍棋AI第一次在公平比賽中戰勝職業棋手。這一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引發了極其熱烈的討論——而最常被提出的問題就是，AI是不是終於要佔領全世界了？
會唱歌，更會說冷笑話的Siri. 圖片來源：Apple
這個問題並不算杞人憂天，某種意義上AI已經佔領了：從蘋果的Siri，到日常瀏覽的搜索引擎，再到網路的文章推薦和商品推薦系統，這些全都是人工智慧——哪怕它們不是科幻小說里那種，我們的日常生活也已經很難和它們分開。
但AlphaGo又和這些常見的AI不同。它們的差異在於學習方法和技術的通用性。
Siri：一個照本宣科的助手
Siri是一個「智能助手」，能聽懂我們的口頭命令，幫我們在網上搜索，幫我們在列表中找到聯系人。但它的原理很簡單：通過聲音識別技術，將聲音轉化成語言的基本元素，比如母音、輔音、單詞，然後和系統中內置的特殊命令比較。如果對比出來的是一個實際問題，那就執行相應的指令；如果對應上了一個空泛的問題，就從相對的段子庫里挑個段子出來。
所以它的問題也就一目瞭然：要是你命令它去做系統中沒有的命令，它就撲街了。Siri雖然是AI，但它是一個非常局限的AI：只能解決預先寫好的問題。
面對東北大哥的挑釁，Siri懵逼了（也可能只是慫了。圖片來源：Apple
深藍：下棋無人能敵，但只限下棋
1997年，IBM製造的國際象棋機器「深藍」戰勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這在人工智慧歷史上是一個標志性事件。但是，雖然深藍戰勝了世界冠軍，它有和Siri一樣的缺點：太專了。
作為程序，深藍的軟體是專門為國際象棋設計的。它評估盤面的四項標准包括子力、棋子位置、王的安全性還有布局節奏——顯然，這些指標完全依賴於國際象棋本身的規則，沒有任何擴展性。
卡斯帕羅夫對戰「深藍」的場景。圖片來源：muse.jhu.e
即便如此，它也還是非常依賴於「蠻力」的。深藍的硬體是當年最快的下棋機器，雖然有系統幫助篩選，它每秒依然要評估20億個可能局面。為了應對這一需求，IBM當時為它開發了定製的硬體。
其結果就是，與其說它是一個國際象棋程序，不如說是一台國際象棋機器。深藍只能下國際象棋，學不會圍棋，連簡單的五子棋也學不會。相比之下，作為人類的卡斯帕羅夫能學圍棋，能學五子棋，還能學畫畫。深藍的技術就像一把專門為國際象棋設計的鑰匙，有很大局限。
自動駕駛汽車：邁出新方向
自動駕駛汽車的原理可以簡化為以下幾步：
首先它通過感應器了解周圍環境，就像司機使用眼睛觀察周圍情況；
然後通過聯網獲得道路的路線情況，就像我們開車時候使用導航軟體；
再然後計算機程序判斷附近行人，汽車會如何運動；
最終計算自己最佳的線路，按著這條線路控制汽車的速度和方向。
Google的自動駕駛汽車。圖片來源：Google
它特定於自動駕駛領域，但是基本思想和AlphaGo已經有些接近了。
IBM Watson：泛用的智能
2011年，IBM Watson在美國的真人答題節目Jeopardy!上擊敗了人類選手，它的技術理念更像AlphaGo。Watson的決策由四個步驟組成：首先是觀察，從環境中收集數據，然後對數據做出假設，再然後是評估這些假設，最後是做出決定。不過也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被設計成一個問答機器，其次訓練Watson的時候需要人類專家的參與——比如關於癌症的問題，需要科學家們在海量的書籍論文中剔除過時的信息、錯誤的信息，把整理出的資料喂給機器。但至少，它能處理許多領域的能力，讓它比它的同行們具有強得多的擴展可能：現在Watson已經被用於醫療領域了。
IBM Watson的logo. 圖片來源：IBM
那麼，AlphaGo的技術思想是什麼呢？
Deepmind創建AlphaGo，是試圖通過增強學習技術（Reinforcement learning）構建通用的人工智慧。它的理念中包含兩個實體，一個是人工智慧本身，一個是它所處的環境。人工智慧和環境間的關系有兩種，一種是通過感測器感知數據，另外一種是通過特定動作影響環境。因為環境的復雜性，它無法獲得所有的信息，因此需要不斷重復感知-反應的循環，以期望能在環境中有最大收益。絕大多數哺乳動物，包括人在內都符合這套規則。
增強學習技術不斷地感知和反饋環境中的信息。圖片來源：Google
在AlphaGo之前，他們已經利用這種思想，讓AI打游戲。2015年，在《自然》雜志上發表的一篇論文，描述了如何讓一個演算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打磚塊》等游戲。AI和人一樣看游戲視頻，和人一樣操作游戲，從游戲小白慢慢學習，變成游戲專家。AlphaGo也基於同樣的原理，模擬人學習圍棋的方法，它和人一樣下棋，慢慢學會如何像專家一樣思考。
這種技術理念所要求的是原始的數據，因此比起那些需要輸入人工整理後的數據的方法有更強的通用性。原則上AlphaGo去學個圍棋，五子棋都不是問題。
AlphaGo的技術首先被用於游戲的原因是因為，游戲比現實問題簡單很多，無論是棋類游戲還是電腦游戲。游戲也很可能是類似技術第一個投入實用的領域：畢竟，隨著游戲技術的發展，游戲開發者們逐漸意識到了好的AI和逼真的圖像同樣重要，不管是即時戰略游戲，比如《星際爭霸》還是角色扮演游戲中的NPC，高級人工智慧不僅能成為強有力的對手，也可以變成優秀的團隊夥伴。
但是，它最強之處當然是適應力和學習力。Deepmind聲稱，這種技術理念很快會被運用到醫療領域，嘗試解決個性化醫療的問題。而這，肯定只是第一步。

『叄』 為什麼IBM在開發了深藍以後就沒開發其他人工智慧了呢 如果像英特爾這樣的的公司如果倒下會怎樣呢

現在人工來智能的發展沒你想像源的那麼快，無論是深藍還是之前大熱的阿爾法狗，都只不過在賣弄計算能力。。

比如深藍，它可以一秒鍾預測十萬步國際象棋，可以正確推斷出對手接下來的十二步棋和對付的套路，而作為它的對手國際象棋大師，只能預測接下來的七到八步棋，所以深藍贏了。。。
再說阿爾法狗，這玩意能一秒運算十億步棋，主要是圍棋。。。而它對手，一來第一次對陣這種計算高手，二來自身壓力較大。。。出現失誤較多。。。所以輸了。。阿爾法狗的優勢在於從不出錯。。。而會下圍棋的人都知道，兩人棋力相當，下互先局，勝敗基本是五十五十。。而阿爾法狗下的也是互先，打出四勝一敗。。。只能算互先局中有優勢。。真正要力壓人類，需要在讓先的對局中全勝或者打平。。圍棋的對局分為互先（旗鼓相當），先讓先（差一檔），讓先（差兩檔），先讓先（送X子。。。這鍾屬於完全壓制）阿爾法狗只是在旗鼓相當的情況下有優勢而已。。

總結來說，人工智慧，還有很長的路要走，要看到黑客帝國真人版或者未來戰士真人版這種等級的AI，估計兒子的兒子都不一定能看到

『肆』 人類史上首個太空 AI 機器人，IBM 和空客是如何僅使用兩年時間開發了它

空客和IBM聯合研發的CIMON是一個人工智慧輔助系統，CIMON使用了IBM的Watson AI技術，通過Watson AI技術深度學習，積累知識並接受培訓，旨在簡化宇航員的日常工作，確保任務的成功率和提高安全性。

IBM是全球最大的信息技術和業務解決方案公司，以打字機起家，在2017年6月7日發布的2017年《財富》美國500強排行榜中，排名第32；而空客公司，又稱空中巴士，顧名思義，它的主要業務來自空中，是1970年12月於法國成立的一家飛機製造 、研發公司。所以可以快速完成

『伍』 國內人工智慧有哪些代表公司和產品

國內值得關注的人工智慧公司有：網路、騰訊、阿里巴巴、搜狗等多家大型企業，他們被視作創新典範的人工智慧企業。人工智慧會帶來社會變革，使得AI技術無處不在，滲透至各行各業。

『陸』 IBM Watson人工智慧會取代人類嗎

雖然沒有人類的感情，但這並不妨礙人工智慧為我們分擔一些生專活中的事情，她屬會取代我們生活中的一部分，比如自動駕駛汽車，是汽車工業和人工智慧的集大成者；智能家居的興起，已經為人們的生活帶來了更多便利；手術機器人技術的普及，將外科手術的精準度和成功率提升到了一個全新的高度，也將外科手術帶入了一個新的時代；採用寫稿機器人是為了將記者、編輯從一些簡單重復的勞動中解放出來，有時間去做調查和分析，向深度記者轉型，把機器能做的交給機器，讓人去做更有意義的事；隨著人工智慧技術的發展和廣泛應用，綜合利用運籌學、數理邏輯學以及人工智慧等技術手段進行建築施工現場管理已經得到廣泛應用；並不遙遠的未來，以Siri為代表的人工智慧語音識別技術亦將有著更大的發展；類似於「沃森」的醫療求助、車載導航乃至教育領域都可以利用該技術來達到解放人力的目的。總之人工智慧不會取代人類，但能是我們的生活更加智能與便利。

『柒』 IBM副總裁郭繼軍：人工智慧會顛覆人類嗎

一切都還是未知的，五五分半吧，不過還是要提高警戒心了。別到時候沒被環境污染搞垮，被自己創造的人工智慧搞垮了。不過也有人認為人工智慧再怎麼樣也是人類創造的，不會掀起多大的風浪，我個人不贊同這種說法，不怕一萬就怕萬一，排除掉任何風險總比有風險好

『捌』 從百度到ibm，人工智慧是拖垮巨頭的星球大戰嗎

應該是IBM走在前面。人工智慧可能成為拖垮巨頭的星球大戰，也可能是國家崛起的新機遇。